Article for Equipo Ecosistema Startup
Hasta aquí el problema se parecía al viejo debate de BI: garantizar que el dato fuera correcto. Con la IA agéntica cambia la física, y el análisis de Jason Bloomberg en SiliconANGLE lo nombra mejor que nadie: los LLM son no deterministas por diseño. Esa imprevisibilidad es la que les da potencia y, a la vez, la que hace imposible garantizarles una obediencia total.
Bloomberg identifica tres trampas en las que caen los marcos de gobernanza actuales:
- El hall of mirrors. Para vigilar a un agente se pone otro agente. ¿Quién vigila al vigilante? Apilar “policías” no resuelve el problema, multiplica las posibilidades de conspiración o error sistémico entre ellos.
- El autonomy squeeze. Cuanto más peligroso es un agente, más guardrails necesita, hasta el punto de impedirle aportar cualquier valor de negocio. Es un techo físico de la autonomía segura.
- El sesgo de automatización. El human in the loop suena prudente, pero después de cien aciertos el humano se relaja y deja de verificar. Es el mismo patrón que se le atribuye al accidente de Air France 447 en 2009, según Bloomberg: la tripulación confió tanto en el piloto automático que no entendió la falla del sensor.
La conclusión operativa que el analista de Intellyx pone sobre la mesa es incómoda pero honesta: la IA agéntica nunca entrega certeza, solo confidence thresholds. El espacio entre ese umbral y 100% es lo que llama error budget. Si una línea de negocio no tolera un error budget, no despliegue agentes. Punto.
Click here to read the entire article.
Image courtesy Equipo Ecosistema Startup
